La trasformazione digitale passa sempre più per l’implementazione di nuovi concetti, ancor prima delle tecnologie destinate a supportarli. Un caso che capita molto spesso di affrontare quando all’ordine del giorno si affronta l’ammodernamento dei processi aziendali è determinato all’approccio alle relazioni con i clienti, che si riflette in una dimensione informativa la cui strategia ed operatività viene demandata a sistemi quali i CRM (customer relationship management) ed in maniera più specifica dai CPDs (customer data platforms) che consentono di avere una visione unificata di tutti i dati relativi ad ogni singolo cliente.

L’informatizzazione delle relazioni con i clienti consente oggi di acquisire una quantità di dati senza precedenti, categorizzati in maniera sempre più semplice ed efficace grazie agli strumenti che i software CRM e CPDs mettono a disposizione dei vari reparti dell’azienda.
Una domanda sorge dunque spontanea: come è possibile tradurre questa straordinaria risorsa informativa in un elemento di valore, capace di rendere più efficiente la strategia commerciale di un’azienda e proiettarla verso scenari di rinnovata competitività?

Per prendere decisioni consapevoli è necessario estrarre dinamicamente dai dataset quelle informazioni realmente utili per personalizzare le azioni da effettuare su ogni cliente. A livello operativo sono dunque necessari degli insight mirati, capaci di analizzare i dati in tempo reale, per tradurli in informazioni strutturate ed usabili, per supportare da un lato le azioni dei decisori, dall’altro l’operatività diretta degli strumenti con cui gli utenti finali si relazionano. Un esempio ricorrente è caratterizzato dai chatbot, gli assistenti virtuali che ritroviamo ormai in tutte le fasi di interazione tra il brand e il cliente, dal primo contatto su un canale social o sul sito aziendale, fino all’assistenza post vendita.

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Dal dataset alla CX personalizzata: un insight per ogni esigenza

L’avvento di internet ha progressivamente aumentato il potere decisionale dei clienti, al punto che la maggior parte delle strategie aziendali sono ormai sviluppate con logiche customer centric. Per usare un’espressione tanto inflazionata quanto veritiera: mettere il cliente al centro dell’esperienza.

Si è partiti dalle strategie messe a punto dai reparti marketing e vendite, ma questo ribaltamento di visione ha progressivamente coinvolto e trasformato il modo di lavorare di tutti i team aziendali, influenzando profondamente i processi del ciclo di vita di un prodotto o di un servizio. Anche operazioni all’apparenza di routine come la redazione di un preventivo o di una fattura post vendita, non possono più prescindere da un approccio personalizzato nei confronti del cliente.

Oggi i clienti si aspettano esperienze di acquisto sempre più personalizzate, capaci di soddisfare in maniera rapida ed intuitiva i loro desideri. Lo sviluppo di una customer experience (CX) su misura richiede degli insight capaci di estrarre dai dataset dei sistemi informativi le informazioni relative ai clienti e ai loro dati comportamentali, sulla base delle interazioni stabilite su tutti i canali di comunicazione.
Soltanto una conoscenza completa e contestualizzata può riflettersi in procedure automatizzate in grado di dare ad ogni cliente ciò che si aspetta da noi.

Le Customer Data Platforms (CPDs) oggi implementano strumenti sempre più evoluti, capaci di avvalersi di logiche dinamiche per offrire un monitoraggio in tempo reale di tutti i dati e le interazioni con i clienti. Dynamics 365 Customer Insight di Microsoft consente di generare insight capaci di tradurre in tempo reale i dati in decisioni personalizzate, in modo da rendere più rapide ed efficienti le conversioni.

A fare la differenza è la governance dei dati, che gli strumenti di Dynamics 365 Customer Insight sono in grado di garantire su tutte le piattaforme e i canali di relazione con il cliente di cui l’azienda dispone.
In particolare, l’utilizzo di un CPDs di ultima generazione consente alle aziende di:

  • Essere data centric: una customer experience personalizzata costituisce un fattore determinante per il successo di una strategia di vendite, il fatto di unificare in unico dataset i dati del cliente consente di implementare più facilmente esperienze migliori. Questo è possibile grazie alla capacità dei CPDs di gestire sia i dati comportamentali che quelli transazionali per implementare i processi legati alla mass customization.
  • Agire in tempo reale: i CPDs generano insight in maniera continua e dinamica, garantendo il monitoraggio costante sui dati e sui processi di analisi su di loro basata. L’informazione in tempo reale è in grado di rendere efficaci tutte le interazioni con il cliente, con strumenti automatizzati per ottimizzare tutte le fasi del suo coinvolgimento.
  • Essere sicuri: grazie alla propria natura cloud native, un CPDs come Dynamics 365 Customer Insight consente di gestire i dati dei clienti in maniera totalmente sicura e conforme alle normative vigenti (es. GDPR).
  • Integrare i sistemi CRM e di marketing automation: per consentire di avere il totale controllo delle informazioni utili per generare strategie di marketing supportate da strumenti in grado di automatizzare le interazioni con ogni utente.
  • Imparare dal machine learning: l’intelligenza artificiale e i suoi sistemi di apprendimento automatico consentono di analizzare ed interpretare una quantità enorme di dati tra loro correlati. La loro azione costituisce un fattore decisivo per implementare delle customer experience realmente uniche per ciascun utente.

Il ruolo attivo della AI nell’analisi dei dati

I canali di comunicazione su cui oggi un’azienda può contare sono davvero tantissimi: dalla semplice mail, al sito aziendale, piuttosto che i social network o gli eventi, virtuali o in presenza, consentono di raccogliere una quantità enorme di dati transazionali, comportamentali e demografici relativa ai clienti potenziali o acquisiti.

I CPDs sono capaci di creare una visione a 360° dei clienti stessi e la loro analisi multicanale trova un preziosissimo alleato nelle tecnologie di intelligenza artificiale, capaci di prevedere in maniera sempre più puntuale le esigenze dei clienti, grazie al progressivo affinamento che i processi di apprendimento automatico sono in grado di garantire, man mano che acquisiscono ed elaborano nuovi dati.

Data la complessità qualitativa e quantitativa dei dataset, è infatti sempre più determinante il ruolo svolto dalla AI nella creazione degli insight, sia per quanto riguarda la reportistica su base analitica che la visualizzazione stessa del dato, che deve interfacciarsi in maniera immediata con l’utilizzatore finale: a livello di frontend e di backend, che si tratti del cliente piuttosto che del dipendente delegato a gestire un servizio. Occorrono insight in tempo reale per dare luogo a decisioni in tempo reale, facilitate dall’intelligenza artificiale.

I vantaggi della AI si riflettono in maniera evidente sulle decisioni di tutti i team aziendali, in particolare:

  • Reparto marketing: per personalizzare le campagne, rendendole sempre più coinvolgenti, ai fini di acquisire clienti di maggiore valore.
  • Reparto vendite: per consigliare prodotti ed opportunità di cross-sell e up-sell utili ad aumentare il livello di fidelizzazione dei clienti, rendendoli sempre più profittevoli.
  • Reparto assistenza clienti: per offrire un servizio proattivo ai fini di ridurre gli eventuali disagi ed aumentare la generale soddisfazione del cliente stesso.

Un esempio pratico: Virtual Agents, i chatbot intelligenti

Grazie alle soluzioni AI based di Power Virtual Agents, gli sviluppatori possono facilmente integrare nelle loro applicazioni quei chatbot in grado di sfruttare funzioni AI per offrire un dialogo realistico e personalizzato con ciascun utente.

Ricordate i primi chatbot? Si aprivano in inaspettati pop-up, ad esempio nelle pagine di assistenza ai clienti dei siti web delle aziende. Erano piuttosto rudimentali, in quanto le loro azioni erano limitate ad una serie di script predeterminati, assolutamente statici nella loro concezione. In altri termini, erano limitati nella comprensione. Bastava che un utente ponesse una domanda con una forma non riconosciuta dal sistema per mandare in tilt la conversazione, producendo esiti persino imbarazzanti.
Risultato di tutto ciò? Poca efficienza, scarso realismo, zero empatia. L’utente lo chiudeva e si metteva alla ricerca di un numero telefonico per contattare direttamente l’assistenza, con una sensazione di generale insoddisfazione, data dall’aver perso tempo inutilmente, senza aver risolto il suo problema.

Oggi lo scenario è profondamente cambiato.

I chatbot finalmente sono strumenti maturi, efficienti, le cui potenzialità completano alla perfezione quelle di un assistente umano, grazie alla possibilità di automatizzare tutta la gestione delle relazioni, con una varietà applicativa eccezionale, che va dall’assistenza post vendita dei clienti, fino alle procedure step by step per gli impiegati stessi dell’azienda, in modo da garantire un’omogeneità e un controllo dei servizi senza precedenti.

Tra le tecniche di intelligenza artificiale fondamentali di un chatbot ritroviamo il NLP (natural language processing) che consente al sistema di comprendere e strutturare un dialogo con gli utenti sempre più realistico, grazie alla capacità di autoapprendimento.
Il chatbot migliora giorno dopo giorno, utente dopo utente, grazie al suo continuo allenamento, che gli consente sia di interagire in maniera più realistica, che di relazionarsi in maniera personalizzata con ogni utente. Ogni utente ha infatti sui CPDs uno storico eterogeneo di dati cui il chatbot può accedere per elaborare una conversazione mirata.

Questo sistema consente di garantire un servizio più omogeneo, in quanto il chatbot “conosce” in tempo reale qualsiasi utente registrato, un particolare che sarebbe più complesso nel caso di un addetto umano, che o conosce già un particolare utente per aver già interagito con lui in passato, o dovrebbe in ogni caso aprire la scheda in cui ritrova i dati unificati del cliente, nel caso in cui siano stati implementati in modo corretto sul CRM, per avere una visione a 360 gradi e procedere di conseguenza.
Se il frontend viene automatizzato grazie ai chatbot, gli addetti umani possono dedicarsi a funzioni strategicamente più rilevanti per l’azienda, ottimizzando in maniera drastica le risorse allocabili nel customer care.

Grazie a servizi cloud come Power Virtual Agents è possibile implementare in maniera immediata un chatbot, collegando le funzioni necessarie senza la necessità di scrivere una singola riga di codice.
Inoltre, è possibile utilizzare altri servizi, come Power Automate, per implementare una serie di azioni predefinite e personalizzabili, capaci di potenziare a dismisura le capacità relazionali del chatbot.

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Costruire relazioni di successo: chatbot, analisi dati e insights AI based ultima modifica: 2021-03-31T14:41:15+02:00 da Francesco La Trofa

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